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[導讀] 物聯(lián)網(wǎng)技術每天都在擴展到新的領域。尤其是醫(yī)療,農(nóng)業(yè)和運輸行業(yè),將從這些新技術中獲得不可思議的收益。 當你把一個傳統(tǒng)的設備,比如手表,加上計算、連接和一層智能,你最終會改變用戶體驗,這難道

物聯(lián)網(wǎng)技術每天都在擴展到新的領域。尤其是醫(yī)療,農(nóng)業(yè)和運輸行業(yè),將從這些新技術中獲得不可思議的收益。

當你把一個傳統(tǒng)的設備,比如手表,加上計算、連接和一層智能,你最終會改變用戶體驗,這難道不是很吸引人嗎?

什么是物聯(lián)網(wǎng)?我們將物理設備連接到internet以改變用戶體驗。對于物聯(lián)網(wǎng)用例,你可以想象出一系列的可能性。智能家居可能是大眾媒體最常討論的話題。想象一下你的車庫門,家里的燈和音響都在一起工作,當你到家的時候,它們能創(chuàng)造一個更好的氛圍,根據(jù)你的喜好和需要調(diào)節(jié)你的環(huán)境。

現(xiàn)在,對于商業(yè)用例,可以想象一個農(nóng)民通過智能手機管理整個農(nóng)場。安全攝像頭、灌溉設備、溫度傳感器都可以連接起來,這樣它們就能更好地協(xié)同工作。在一個城市的公共交通系統(tǒng)中,你可以管理交通、公共汽車時刻表、停車點和維護,你可以為生活在城市中的人們創(chuàng)造更好的體驗。

將物聯(lián)網(wǎng)和機器學習帶入醫(yī)療保健

當今的醫(yī)療保健機構越來越多地采用可提供多種遠程監(jiān)控,醫(yī)療保健交付和家庭診斷功能的技術,這些技術可以利用機器學習和物聯(lián)網(wǎng)。如今,智能醫(yī)療系統(tǒng)集成了全天候的實時數(shù)據(jù)流,用藥提醒和實時醫(yī)療診斷,所有這些都減少了對醫(yī)院就診的需求。

IoT在醫(yī)療保健行業(yè)有時被稱為“醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(IoMT)”。它由醫(yī)療設備,患者監(jiān)視工具,可穿戴設備和其他傳感器組成,這些設備可以通過互聯(lián)網(wǎng)將信號發(fā)送到其他設備。這些工具生成大量數(shù)據(jù),必須對其進行存儲,集成和分析,以便針對慢性病管理和急診患者護理需求生成可行的見解。

預測住院環(huán)境中患者的惡化或感染需要床邊設備的持續(xù)反饋,而諸如藍牙的血壓袖帶,體重計和藥瓶之類的家庭監(jiān)控工具可以使患者遵守診所以外的慢性病管理協(xié)議。傳感器,機器學習,大數(shù)據(jù)分析和區(qū)塊鏈可能都是IoMT潛在有用的技術。

農(nóng)業(yè)行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)用例

借助物聯(lián)網(wǎng),農(nóng)民可以監(jiān)控和管理每一個細微的細節(jié),從土壤和單個植物的水分,營養(yǎng)和酸度含量到有害生物和當?shù)靥鞖饽J?,再到牛的健康和每分鐘的運動情況。 隨著這些元素之間的聯(lián)系,農(nóng)民可以從大數(shù)據(jù)分析中獲得巨大的洞察力,從而可以做出更好的決策。

物聯(lián)網(wǎng)和遙感技術有助于發(fā)掘新的創(chuàng)新。例如,GroundCover使用農(nóng)場圖像來繪制和預測馬鈴薯的產(chǎn)量;其CanopyCheck應用程序使用智能手機向農(nóng)民添加地理位置信息。孟山都的綜合農(nóng)業(yè)系統(tǒng)(IFS)使用分析工具,例如 “ FieldScript”,提供有關種植,精確播種和遺傳增益的建議。GrowSafe Systems使用傳感器和分析來跟蹤牛的運動和健康狀況,并幫助農(nóng)民應對疾病的檢測和預防。

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可以帶來一系列好處。它可以通過自動化過程(例如打開遠程農(nóng)業(yè)設備)來提高農(nóng)業(yè)工人的生產(chǎn)率,這也降低了差旅成本。還可以為牲畜提供響應速度更快的醫(yī)療保健服務,并且可以通過無線傳感器跟蹤其健康指標。物聯(lián)網(wǎng)以及隨附的分析解決方案可以揭示對作物季節(jié)計劃的新見解,提高食品安全性并減輕作物歉收風險。

運輸中的物聯(lián)網(wǎng)用例

隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)連接我們周圍的世界,一些最激動人心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在運輸行業(yè)中出現(xiàn)。我們已經(jīng)看到城市和州正在試行和部署基于IoT的技術,這些技術將運輸基礎設施,公共交通系統(tǒng),道路,高速公路,標牌和路燈連接到車輛以及介于兩者之間的所有內(nèi)容。這些連接在一起有望創(chuàng)造出簡化的運輸方式,同時提高安全性和可持續(xù)性。

未來,人工智能和機器學習將在交通運輸領域變得越來越重要,從而可以實現(xiàn)更自動化,更具預測性的分析和更好的決策制定。AI和ML可以預測何時部署應急車輛,拖車,掃雪機等,從而提高道路和高速公路的安全性和效率。例如,通過匯總和分析當前和歷史天氣,小氣候和交通數(shù)據(jù),運輸機構可以提前將撒鹽的卡車部署到經(jīng)常結冰的道路上。隨后,他們可以預測何時在道路的超局部區(qū)域可能出現(xiàn)霧氣并警告駕駛員。

這些類型的預測性決策,由人工智能和人工智能驅(qū)動,使得交通運輸在減少干擾的情況下運行,降低成本,確保更安全的出行。

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